人工智能助力识别柏林墙壁画的颜料化学成分（音频）

1989年11月柏林墙的倒塌是20世纪历史上的重要时刻，为德国统一铺平了道路。意大利科学家团队利用光谱分析和机器学习，研究柏林墙壁画的颜料化学。 通过便携式拉曼光谱仪收集了15个彩色图块样本，并与商业颜料光谱库进行比较，确认了样本所含的成分及颜料比例。其中，钙和钛是样本中最丰富的元素。 此外，团队还通过混合商业德国丙烯酸颜料创建了自己的样本，以匹配原始颜色，为后续的文物修复提供重要信息。这一研究表明，深度学习方法在颜料分析中的巨大潜力。 。

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